Localización y trazado de redes
- Ortega Riejos, Francisco Alonso
- Juan Antonio Mesa López-Colmenar Director/a
Universidad de defensa: Universidad de Sevilla
Año de defensa: 1997
- Miguel Florencio Lora Presidente/a
- José Andrés Moreno Pérez Secretario/a
- Blas Pelegrín Pelegrín Vocal
- Francisco Ramón Fernández García Vocal
- Alberto Márquez Pérez Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
El Capítulo 1 se dedica a la descripción y estimación de distancias de viaje en una red plana. Especial relevancia tiene el concepto de p-sesgo y su aplicación en la noción de preferencia.... 39;Times New Roman','serif'; font-size: 12pt">En el Capítulo 2 se estable la relación entre un calibrador plano y un par de funciones lp y lq, donde p ϵ [1,2) y q ϵ (0,1], encontrándose una expresión algebraica, que asocia los valores de p y q. Se concluye el capítulo con el estudio del error de aproximación. Se comprueba en el capítulo 3 que la relación entre el índicep ϵ [1,2) y el ángulo ɸ(p) se generaliza a RN, obteniéndose las correspondientes fórmulas de aproximación. El Capítulo 4 se dedica a la creación de una metodología de estimación que relaciones regresión cuadrática y aproximación con normas bloque y normas lp. Las muestras se estratificarán para conseguir estimadores parciales que, posteriormente, se mezclarán bajo hipótesis de uniformidad. Una nueva hipótesis sobre la distribución poblacional de los sesgos se efectuará, comprobándose empíricamente su adecuación. En el Capítulo 5 se analiza el problema variacional que da lugar a que el diseño óptimo, para conectar dos puntos mediante poligonales y un solo codo, tenga un desvío de trayectoria de ángulo ɸ(p). Completando el capítulo, se establecen algoritmos para la determinación de redes regulares con sesgos prefijados en la familial p, p ϵ(0,2). Un método exacto que proporciona una solución aproximada al problema de Webwe generalizado se detalla en el capítulo 6 tras analizar el algoritmo de Weiszfeld para normaslp, p ϵ(1,2). Este método, basado en programación lineal, consigue una rápida convergencia hacia la solución óptima en las primeras iteraciones, para después inmovilizarse en un entorno cercano a dicho óptimo.